郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項(xiàng)技能對(duì)于處理郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶流失率分析最為關(guān)鍵？A.Python編程能力B.SQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢能力C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建能力D.數(shù)據(jù)可視化工具使用能力2.郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)客戶數(shù)據(jù)中，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映客戶活躍度？A.賬戶余額B.交易頻率C.存款金額D.貸款余額3.在分析寧波市海曙區(qū)郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)客流量時(shí)，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法最適用于檢測(cè)異常波動(dòng)？A.簡(jiǎn)單線性回歸B.時(shí)間序列分解C.聚類分析D.主成分分析4.若需分析寧波市海曙區(qū)郵儲(chǔ)銀行不同年齡段的客戶存款偏好，以下哪種圖表最適合展示？A.散點(diǎn)圖B.條形圖C.餅圖D.熱力圖5.在處理郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)客戶信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法能有效減少異常值對(duì)結(jié)果的影響？A.標(biāo)準(zhǔn)化處理B.簡(jiǎn)單平均法C.中位數(shù)法D.極端值剔除二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在分析寧波市海曙區(qū)郵儲(chǔ)銀行客戶數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)清洗方法包括__________、__________和__________。（答案：缺失值處理、重復(fù)值檢測(cè)、異常值識(shí)別）2.郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)網(wǎng)點(diǎn)客戶滿意度調(diào)查中，常用的量化分析方法有__________和__________。（答案：因子分析、回歸分析）3.在構(gòu)建寧波市海曙區(qū)郵儲(chǔ)銀行客戶流失預(yù)警模型時(shí)，常用的特征工程方法包括__________和__________。（答案：特征選擇、特征交互）4.郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)客戶交易數(shù)據(jù)中，時(shí)間序列分析常用的模型有__________和__________。（答案：ARIMA模型、季節(jié)性分解）5.在分析寧波市海曙區(qū)郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化問題時(shí)，常用的空間分析方法包括__________和__________。（答案：地理加權(quán)回歸、熱點(diǎn)分析）三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.簡(jiǎn)述在分析郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)客戶數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理缺失值？并舉例說明針對(duì)不同類型缺失值（完全隨機(jī)、隨機(jī)、非隨機(jī)）的常用處理方法。答案：-處理缺失值的一般步驟：1.缺失值識(shí)別：通過統(tǒng)計(jì)描述（如缺失比例）或可視化（如缺失值圖）判斷缺失情況。2.缺失值類型判斷：根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯判斷缺失是否隨機(jī)（如客戶忘記填寫信息為隨機(jī)缺失，死亡客戶數(shù)據(jù)為非隨機(jī)缺失）。3.處理方法選擇：-完全隨機(jī)缺失：可直接刪除樣本或使用均值/中位數(shù)填充（適用于缺失比例較低時(shí)）。-隨機(jī)缺失：可使用多重插補(bǔ)（MICE）或回歸填充法。-非隨機(jī)缺失：需結(jié)合業(yè)務(wù)分析填補(bǔ)，如通過邏輯關(guān)系推算（例如，客戶年齡缺失可結(jié)合出生日期推算）。-示例：寧波市海曙區(qū)郵儲(chǔ)銀行客戶交易數(shù)據(jù)中，若部分客戶職業(yè)信息缺失，若職業(yè)與收入相關(guān)（非隨機(jī)），可使用回歸模型預(yù)測(cè)填補(bǔ)；若職業(yè)缺失隨機(jī)，可用眾數(shù)填充。2.郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)希望提升年輕客戶（20-30歲）的存款轉(zhuǎn)化率，請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N數(shù)據(jù)分析方法，并說明如何應(yīng)用于該場(chǎng)景。答案：-方法一：用戶分群分析通過聚類算法（如K-Means）將年輕客戶按消費(fèi)習(xí)慣、資產(chǎn)規(guī)模、渠道偏好等維度分組，識(shí)別高潛力群體，針對(duì)性營(yíng)銷。-方法二：路徑分析分析年輕客戶從開戶到存款轉(zhuǎn)化的完整行為路徑（如APP使用、網(wǎng)點(diǎn)到訪），找出流失節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化體驗(yàn)。-方法三：A/B測(cè)試對(duì)不同存款產(chǎn)品設(shè)計(jì)（如利率、贈(zèng)險(xiǎn)）進(jìn)行A/B測(cè)試，結(jié)合寧波市海曙區(qū)年輕客戶偏好（如注重?cái)?shù)字化體驗(yàn)），優(yōu)化產(chǎn)品策略。3.在分析寧波市海曙區(qū)郵儲(chǔ)銀行網(wǎng)點(diǎn)客流量時(shí)，如何結(jié)合時(shí)空特征進(jìn)行預(yù)測(cè)？請(qǐng)說明時(shí)間序列模型和地理分析的結(jié)合思路。答案：-時(shí)間序列模型：采用ARIMA或Prophet模型，結(jié)合節(jié)假日（如寧波本地活動(dòng)）、天氣、季節(jié)性（如夏季旅游旺季）等因素，預(yù)測(cè)短期客流量趨勢(shì)。-地理分析：1.熱點(diǎn)分析：通過GIS工具識(shí)別海曙區(qū)客流量高發(fā)區(qū)域，優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局。2.時(shí)空交互模型：結(jié)合時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘（如ST-GNN），預(yù)測(cè)特定時(shí)段（如周末下午）某網(wǎng)點(diǎn)的客流變化。-結(jié)合思路：以時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)全域客流趨勢(shì)，以地理分析聚焦局部網(wǎng)點(diǎn)需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)資源調(diào)配。四、編程題（共1題，20分）問題描述：郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)提供2024年1-12月網(wǎng)點(diǎn)交易數(shù)據(jù)（CSV格式），包含字段：`日期`（格式：YYYY-MM-DD）、`網(wǎng)點(diǎn)ID`、`交易筆數(shù)`、`交易金額`、`客戶年齡`、`產(chǎn)品類型`（如存款、理財(cái)）。請(qǐng)完成以下任務(wù)：1.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（交易金額用均值填充，客戶年齡用中位數(shù)填充），刪除異常值（交易金額>10萬）。2.分析任務(wù)：-計(jì)算每月網(wǎng)點(diǎn)交易金額中位數(shù)，繪制折線圖。-分析不同年齡段（20-30歲、31-40歲）客戶的產(chǎn)品偏好（用占比圖展示）。3.要求：使用Python，輸出可視化結(jié)果并說明分析結(jié)論。參考代碼（Python）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.數(shù)據(jù)加載與清洗data=pd.read_csv('data.csv')data['交易金額'].fillna(data['交易金額'].mean(),inplace=True)data['客戶年齡'].fillna(data['客戶年齡'].median(),inplace=True)data=data[data['交易金額']<=100000]2.分析任務(wù)(1)每月交易金額中位數(shù)data['月份']=pd.to_datetime(data['日期']).dt.monthmonthly_median=data.groupby('月份')['交易金額'].median()monthly_median.plot(title='海曙區(qū)網(wǎng)點(diǎn)每月交易金額中位數(shù)')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('中位數(shù)')plt.show()(2)年齡段產(chǎn)品偏好age_groups=data[(data['客戶年齡']>=20)&(data['客戶年齡']<=30)]age_groups=age_groups.groupby('產(chǎn)品類型').size()/age_groups.groupby('產(chǎn)品類型').size().sum()age_groups.plot(kind='pie',title='20-30歲客戶產(chǎn)品偏好',autopct='%1.1f%%')plt.show()分析結(jié)論：-從折線圖可發(fā)現(xiàn)夏季節(jié)假日（如6月）交易金額中位數(shù)較高，需加強(qiáng)營(yíng)銷。-20-30歲客戶更偏好理財(cái)產(chǎn)品（占比>50%），可推出針對(duì)性方案。五、開放題（共1題，30分）問題描述：郵儲(chǔ)銀行寧波市海曙區(qū)計(jì)劃在2025年推出針對(duì)小微企業(yè)客戶的數(shù)字化貸款產(chǎn)品，請(qǐng)結(jié)合該區(qū)域經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)（如制造業(yè)占比高、小微企業(yè)融資需求集中），設(shè)計(jì)一套客戶篩選與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方案，并說明如何利用數(shù)據(jù)分析支持決策。參考答案：1.客戶篩選：-行業(yè)標(biāo)簽：通過客戶交易數(shù)據(jù)（如采購(gòu)、納稅記錄）識(shí)別寧波海曙區(qū)制造業(yè)、貿(mào)易等行業(yè)標(biāo)簽。-需求匹配：結(jié)合區(qū)域政策（如政府補(bǔ)貼制造業(yè)貸款貼息），優(yōu)先篩選符合條件的小微企業(yè)。2.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：-特征工程：構(gòu)建指標(biāo)體系（如流動(dòng)比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、網(wǎng)點(diǎn)到訪頻次）。-模型選擇：采用邏輯回歸+L1正則化（處理數(shù)據(jù)稀疏性），結(jié)合寧波本地信貸數(shù)據(jù)訓(xùn)練。3.數(shù)據(jù)分析支持：-信用分卡：利用評(píng)分卡將風(fēng)險(xiǎn)量化（如750分以上為優(yōu)質(zhì)客戶），動(dòng)態(tài)調(diào)整利率。-反欺詐監(jiān)測(cè)：結(jié)合異常交易（如短期內(nèi)多筆小額貸款申請(qǐng)）識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。-場(chǎng)景驗(yàn)證：在海曙區(qū)部分網(wǎng)點(diǎn)試點(diǎn)，用A/B測(cè)試驗(yàn)證模型有效性。結(jié)論：通過本地化數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)結(jié)合，可精準(zhǔn)觸達(dá)小微企業(yè)客戶，同時(shí)控制風(fēng)險(xiǎn)。答案解析：1.選擇題：-1.B（SQL是分析師核心技能，寧波地域數(shù)據(jù)需高效提?。?。-2.B（交易頻率直接反映活躍度，寧波郵儲(chǔ)客戶以中低收入為主，高頻交易更典型）。-3.B（時(shí)間序列分析適合檢測(cè)網(wǎng)點(diǎn)客流量季節(jié)性波動(dòng)）。-4.B（條形圖清晰展示年齡段產(chǎn)品分布）。-5.A（寧波數(shù)據(jù)可能存在高凈值客戶異常值，標(biāo)準(zhǔn)化處理更通用）。2.填空題：-缺失值處理需分情況，寧波本地?cái)?shù)據(jù)可能存在地域性缺失（如職業(yè)）。-因子分析適用于滿意度多維度